Szenarioentwicklung mit KI: Von Monaten auf Tage

Szenarien gelten als das stärkste Werkzeug der strategischen Vorausschau – und als das teuerste. Seit Herman Kahn in den 1950er-Jahren bei RAND das Denken in alternativen Zukünften populär machte und Shell in den 1970ern zeigte, wie Szenarien ein Unternehmen auf Brüche vorbereiten, hat sich an der Methode wenig geändert. Geändert hat sich jetzt der Aufwand.

Der klassische Szenarioprozess

Ein sauber geführter Prozess folgt in der Regel diesen Schritten:

1. Fragestellung und Zeithorizont festlegen
2. Einflussfaktoren sammeln und bewerten
3. Schlüsselfaktoren auswählen und ihre möglichen Ausprägungen beschreiben
4. Ausprägungen paarweise auf Verträglichkeit prüfen (Konsistenzanalyse)
5. Stimmige Kombinationen zu Szenarien bündeln und ausformulieren
6. Konsequenzen und Handlungsoptionen ableiten

Die Schritte zwei bis fünf sind Fleißarbeit. Eine Konsistenzmatrix mit zwanzig Faktoren und je drei Ausprägungen umfasst bereits über 1.700 Paarvergleiche. Kein Workshop-Team prüft das mit voller Aufmerksamkeit. In der Praxis wird abgekürzt – und genau dort entstehen blinde Flecken.

Wo KI den Prozess beschleunigt

Sprachmodelle sind gut darin, Möglichkeitsräume vollständig aufzuspannen. Sie schlagen Einflussfaktoren vor, auf die das Team allein nicht gekommen wäre, beschreiben Ausprägungen trennscharf und arbeiten Konsistenzmatrizen geduldig ab. Was früher Wochen dauerte, liegt nach Stunden als Rohmaterial vor.

Warum der Workshop bleibt

Szenarien wirken nicht, weil sie existieren, sondern weil Menschen sie gemeinsam durchdacht haben. Die Diskussion im Führungskreis, das Ringen um Annahmen, das Aha-Erlebnis, wenn ein unbequemes Szenario plötzlich plausibel wird – das ist der eigentliche Wert des Verfahrens. KI liefert besseres Rohmaterial, aber sie ersetzt nicht die gemeinsame Auseinandersetzung damit.

Die sinnvolle Arbeitsteilung lautet deshalb: Die Maschine entwirft, der Mensch wählt aus, verwirft und verantwortet. Aus diesem Gedanken ist die Methode Flipped Foresight entstanden.

Worauf Sie achten sollten

• Quellen offenlegen: Jede Annahme muss sich auf eine Quelle oder eine begründete Einschätzung zurückführen lassen.
• Gegen das Wahrscheinliche arbeiten: Sprachmodelle neigen zum Mittelweg. Fordern Sie ausdrücklich Extreme und Brüche ein.
• Szenarien erlebbar machen: Ein Text überzeugt weniger als ein Bild oder Film. Dazu mehr in Szenarien als Film.

Fazit

Szenarioentwicklung mit KI verkürzt den Weg vom Auftrag zu belastbaren Szenarien von Monaten auf Tage. Die gewonnene Zeit gehört nicht in den nächsten Bericht, sondern in die Frage, was die Szenarien für die eigene Strategie bedeuten.